Какви методи за анализ могат да се използват за данните от монитор за ток на заземяване на трансформаторно ядро?

Като доставчик на монитори за ток на заземяване на сърцевина на трансформатор, аз съм бил дълбоко ангажиран в областта на мониторинга на трансформатори от доста време. Данните, събрани от тези монитори, са златна мина от информация за здравето и производителността на трансформаторите. В този блог ще се потопя в различните методи за анализ, които могат да се използват за тези данни.

Анализ на времеви серии

Един от най-основните, но мощни методи за анализ на данните от монитор за ток на заземяване на ядрото на трансформатора е анализът на времеви серии. Този метод включва разглеждане на това как заземителният ток се променя с течение на времето. Като начертаем текущите стойности спрямо времето, можем да идентифицираме тенденции, модели и аномалии.

Например, постоянно нарастващ заземяващ ток за определен период от време може да означава развиващ се проблем в ядрото на трансформатора. Може би има постепенно разрушаване на изолацията или повреда в заземителната система. От друга страна, внезапните скокове на тока може да са признак на краткотрайно събитие, като преходно пренапрежение или малка вътрешна повреда.

Анализът на времевите серии също може да ни помогне при прогнозирането на бъдещи текущи стойности. Чрез използване на статистически модели като ARIMA (Авторегресивна интегрирана подвижна средна стойност), можем да предвидим какъв може да бъде токът на заземяване в близко бъдеще. Това може да бъде изключително полезно за планиране на поддръжката. Ако можем да предвидим, че заземяващият ток ще надхвърли безопасна граница след няколко седмици, можем да планираме поддръжка, преди да възникне голяма повреда.

Анализ, базиран на прага

Анализът, базиран на прагове, е друг лесен, но ефективен метод. При този подход ние задаваме горни и долни граници за заземяващия ток. Тези ограничения се определят въз основа на спецификациите на трансформатора и индустриалните стандарти.

Когато наблюдаваният ток превиши горния праг, това е ясна индикация, че нещо не е наред. Това може да се дължи на различни причини, като късо съединение в ядрото, прекомерни блуждаещи токове или проблеми със заземителната връзка. По същия начин, ако токът падне под долния праг, това може да предполага отворена верига в пътя на заземяване.

Този метод е лесен за прилагане и може да осигури бързо предупреждение, когато има потенциален проблем. Въпреки това, той има своите ограничения. Праговете са фиксирани и може да не отчитат всички възможни работни условия. Например, по време на внезапна промяна в натоварването на трансформатора, токът на заземяване може временно да надхвърли прага, без да показва реален проблем.

Честотен анализ

Честотният анализ включва разглеждане на честотните компоненти на заземяващия ток. Текущият сигнал може да бъде разложен на различни честотни компоненти с помощта на техники като бързата трансформация на Фурие (FFT).

Различни видове повреди в ядрото на трансформатора могат да произведат характерни честотни сигнатури. Например, късо съединение на ядрото може да генерира хармонични честоти, които не присъстват при нормални работни условия. Чрез анализиране на честотния спектър на заземяващия ток можем да открием наличието на тези повреди рано.

Честотният анализ също може да помогне при разграничаването на различните видове смущения. Например, преходно пренапрежение може да доведе до високочестотни пикове в тока, докато дългосрочен проблем с изолацията може да доведе до промяна в нискочестотните компоненти.

Корелационен анализ

Корелационният анализ е за намиране на връзки между тока на заземяване и други параметри, свързани с трансформатора. Тези параметри могат да включват ток на натоварване, температура и напрежение.

Например, ако забележим силна положителна корелация между тока на заземяване и тока на натоварване, това може да означава, че токът на заземяване се влияе от товара. Това може да е нормално поведение, но също така може да предполага, че има проблем с магнитната верига на трансформатора.

От друга страна, ако има връзка между заземителния ток и температурата, това може да означава, че изолацията се влошава с повишаване на температурата. Като разберем тези корелации, можем да придобием по-цялостно разбиране за състоянието на трансформатора.

Анализ, базиран на машинно обучение

През последните години машинното обучение се превърна в популярен инструмент за анализиране на данни от монитори за заземяване на ядрото на трансформатора. Алгоритмите за машинно обучение могат да се учат от исторически данни и да идентифицират сложни модели, които може да са трудни за откриване на хората.

Например, можем да използваме невронна мрежа, за да класифицираме състоянието на трансформатора въз основа на данните за тока на заземяване. Невронната мрежа може да бъде обучена на голям набор от данни за нормални и дефектни условия. Веднъж обучен, той може да предвиди дали трансформаторът работи нормално или има потенциална повреда.

Друг подход е използването на алгоритми за групиране. Тези алгоритми могат да групират данните в различни клъстери въз основа на подобни характеристики. Например, може да имаме един клъстер за нормални работни условия и друг за различни видове повреди. Като идентифицираме към кой клъстер принадлежат текущите данни, можем бързо да оценим състоянието на трансформатора.

Интеграция с други системи за наблюдение

Данните от монитор за ток на заземяване на ядрото на трансформатора могат да бъдат още по-ценни, когато са интегрирани с други системи за наблюдение. Например, можем да го комбинираме с данни от anОнлайн система за наблюдение на частичен разряд за трансформатор. Частичният разряд е знак за влошаване на изолацията и чрез сравняване на данните за тока на заземяване с данните за частичен разряд, можем да получим по-пълна картина на здравето на изолацията на трансформатора.

Можем също да интегрираме данните за тока на заземяване с данни от aТрансформаторен анализатор на разтворен газ. Газовете, разтворени в трансформаторното масло, могат да осигурят информация за вътрешни повреди и комбинирането на тези данни с данните за тока на заземяване може да помогне за по-точна диагностика на повреда.

По същия начин, интегрирането с aМониторинг на гореща точка на намотката на трансформаторасистемата може да ни даде представа за това как заземителният ток е свързан с температурата на намотките.

Заключение

В заключение, има няколко метода за анализ, които могат да се използват за данните от aМонитор на тока на заземяване на ядрото на трансформатора. Всеки метод има своите силни страни и ограничения и често комбинацията от тези методи може да осигури най-точната оценка на състоянието на трансформатора.

Ако търсите надежден монитор за ток на заземяване на сърцевина на трансформатор или искате да научите повече за това как тези методи за анализ могат да бъдат приложени към вашите трансформатори, не се колебайте да се свържете с нас. Ние сме тук, за да ви помогнем да се възползвате максимално от наблюдението на вашия трансформатор и да гарантираме дългосрочното здраве и производителност на вашите трансформатори.

Референции

• IEEE Std C57.104 - 2019, Ръководство на IEEE за интерпретация на газове, генерирани в масло - потопени трансформатори
• Brown, HK, & Stone, GC (2000). Електрическа изолация за въртящи се машини: проектиране, оценка, стареене, тестване и ремонт. IEEE Press.
• El - Hawary, ME (2008). Електроенергийни системи: проектиране и анализ. CRC Press.